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Résumé: À l’aide de la technologie de l’intelligence artificielle, les chercheurs ont identifié à la fois les facteurs de risque et de protection de la dépression chez les adultes d’âge moyen à plus âgés. L’isolement social, selon l’étude, était le plus grand facteur de risque de dépression, suivi des difficultés de mobilité et des problèmes de santé.

La source: Université d’État du Colorado

La dépression est l’une des principales causes d’invalidité dans le monde, les adultes d’âge moyen et plus âgés étant touchés de manière disproportionnée, un groupe démographique mondial en pleine expansion.

Pour mieux comprendre les raisons de la façon dont ce groupe d’âge développe un trouble dépressif, communément appelé dépression, Stephen Aichele, professeur adjoint au Département du développement humain et des études familiales de l’Université de l’État du Colorado, et son équipe ont utilisé une approche d’apprentissage automatique pour analyser les données de un large échantillon représentatif de la population d’adultes européens d’âge moyen et plus âgés.

C’est l’une des rares études à utiliser une telle approche pour comparer de nombreux facteurs de risque et de protection de la dépression plus tard dans la vie, et c’est probablement la première à l’appliquer aussi largement au sein de cette population (avec 18 pays européens représentés et 56 facteurs de risque et de protection). facteurs examinés).

Facteurs de risque de dépression

Sur 56 variables examinées, Aichele et son équipe ont constaté que, tant pour les hommes que pour les femmes, l’isolement social était le principal facteur de risque de dépression, suivi d’un mauvais état de santé général et de difficultés de mobilité.

D’autres études récentes ont identifié l’isolement social comme un facteur de risque clé de dépression chez les personnes âgées, mais Aichele et son équipe ont également examiné 30 variables liées à des dimensions spécifiques des réseaux sociaux et des configurations familiales des participants, telles que la fréquence des contacts, le nombre d’amis. , et les transactions interpersonnelles liées aux soins physiques et au soutien financier.

“Il s’agit moins de la fréquence des contacts ou du nombre d’amis que vous avez”, a déclaré Aichele. “Il s’agit davantage de la proximité physique avec la personne dont vous vous sentez émotionnellement le plus proche, que ce soit votre conjoint, votre partenaire ou une autre relation sociale principale.”

Pour les hommes, un quatrième facteur de risque clé était la difficulté dans les activités instrumentales de la vie quotidienne, comme la gestion des finances, la prise de médicaments et les appels téléphoniques. Pour les femmes, un quatrième facteur de risque clé était le fardeau familial – les femmes qui étaient tout à fait d’accord pour dire que «les responsabilités familiales m’empêchent de faire les choses que je veux faire» couraient un risque élevé de dépression. Cependant, ces facteurs spécifiques au sexe n’expliquaient qu’une faible proportion des différences de risque de dépression.

“La prévalence de la dépression chez les femmes âgées est environ deux fois plus élevée que chez les hommes âgés”, a déclaré Aichele. « Et pourtant, les mêmes facteurs de risque primaires apparaissent pour les deux (isolement social, mauvaise santé, problèmes de mobilité). La raison de cet écart n’a pas été résolue, du moins par cette étude.

Cognition et analyse de la santé

La recherche dans le laboratoire d’Aichele se concentre sur l’utilisation d’approches statistiques avancées pour comprendre les changements liés à l’âge et à la maladie dans la cognition et la santé mentale après l’âge mûr. La première étude publiée d’Aichele à utiliser l’apprentissage automatique a montré que le déclin lié à l’âge de la vitesse de traitement de l’information des personnes âgées était étroitement lié au risque de mortalité – comparable dans son effet prédictif à la connaissance des antécédents de tabagisme d’une personne.

Plus récemment, Aichele et ses collègues ont utilisé des “modèles de score de changement latent bivarié”, un type d’analyse de séries chronologiques, pour montrer qu’une baisse des performances de mémoire et de résolution de problèmes à un âge donné précède de manière fiable une augmentation de deux à trois ans des symptômes dépressifs chez les personnes âgées.

“Si nous pouvons détecter le déclin cognitif suffisamment tôt, il peut y avoir une fenêtre de temps pour prévenir les augmentations associées du risque de dépression”, a déclaré Aichele. “Il s’agit alors de déterminer quels facteurs exacerbent ou atténuent les effets de la perte cognitive sur la dépression.”

Pour atteindre cet objectif, Aichele et son équipe ont de nouveau utilisé une approche d’apprentissage automatique, l’analyse de forêt aléatoire (RFA), pour comparer les facteurs de risque et de protection de la dépression à l’aide des données de l’Enquête sur la santé, le vieillissement et la retraite en Europe (SHARE).

C’est l’une des rares études à utiliser une telle approche pour comparer de nombreux facteurs de risque et de protection de la dépression plus tard dans la vie, et c’est probablement la première à l’appliquer aussi largement au sein de cette population (avec 18 pays européens représentés et 56 facteurs de risque et de protection). facteurs examinés). L’image est dans le domaine public

Les participants à l’étude étaient âgés de 45 à 105 ans et représentaient 18 pays européens. Les données de SHARE couvrent un large éventail de variables sociodémographiques, liées à la santé, économiques et cognitives. Fait important, SHARE comprend également de multiples mesures des réseaux relationnels des participants.

“Nous voulions cibler une grande variété de facteurs de risque et de protection contre la dépression”, a déclaré Aichele. “Et nous avons estimé qu’il serait particulièrement important d’examiner différentes dimensions du soutien social et relationnel étant donné que l’isolement social autodéclaré peut être plus étroitement lié à certains facteurs qu’à d’autres.”

La méthodologie RFA a été choisie pour les analyses car elle considère les interactions potentiellement complexes entre les facteurs de risque (par exemple, entre les problèmes de mémoire et la qualité des interactions sociales) dans les classements d’importance des facteurs de risque.

“Les approches statistiques conventionnelles sont mal adaptées pour tester de manière exhaustive ces associations complexes”, a déclaré Aichele.

À propos de cette recherche sur la dépression

Auteur: Lauren Brigandi
La source: Université d’État du Colorado
Contacter: Lauren Brigandi – Université d’État du Colorado
Image: L’image est dans le domaine public

Recherche originale : Libre accès.
“Prédicteurs de la dépression chez les hommes et les femmes d’âge moyen et plus âgés en Europe : une approche d’apprentissage automatique” par Elizabeth P. Handing et al. The Lancet Régional Santé – Europe


Abstrait

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Arrière-plan

La forte prévalence de la dépression dans une population vieillissante croissante représente un problème de santé publique critique. Il n’est pas clair comment les variables sociales, de santé, cognitives et fonctionnelles se classent comme facteurs de risque/de protection de la dépression chez les personnes âgées et s’il existe des différences manifestes entre les hommes et les femmes.

Méthodes

Nous avons utilisé l’analyse forestière aléatoire (RFA), une méthode d’apprentissage automatique, pour comparer 56 facteurs de risque/de protection de la dépression dans un large échantillon représentatif d’adultes âgés européens (N = 67 603 ; âgés de 45 à 105 ans ; 56,1 % de femmes ; 18 pays) de l’Enquête sur la santé, le vieillissement et la retraite en Europe (SHARE Wave 6). Les symptômes dépressifs ont été évalués à l’aide du questionnaire EURO-D : les scores ≥ 4 indiquaient une dépression. Les prédicteurs comprenaient un large éventail de variables sociodémographiques, relationnelles, de santé, de style de vie et cognitives.

Résultats

L’isolement social autoévalué et la mauvaise santé autoévaluée étaient les facteurs de risque les plus importants, représentant 22,0 % (chez les hommes) et 22,3 % (chez les femmes) de la variabilité de la dépression. Les rapports de cotes (OR) par +1SD en isolement social étaient de 1,99x, IC à 95 % [1.90,2.08] chez les hommes; 1,93x, IC à 95 % [1.85,2.02] chez les femmes. L’OR pour la mauvaise santé auto-évaluée était de 1,93x, IC à 95 % [1.81,2.05] chez les hommes; 1,98x, IC à 95 % [1.87,2.10] chez les femmes. Les difficultés de mobilité (chez les deux sexes), les difficultés dans les activités instrumentales de la vie quotidienne (chez les hommes) et le fardeau familial autoévalué plus élevé (chez les femmes) représentaient un pourcentage supplémentaire mais faible de variance du risque de dépression (2,2 % chez les hommes, 1,5 % chez les femmes).

Interprétation

Parmi 56 prédicteurs, l’isolement social auto-perçu et la mauvaise santé auto-évaluée étaient les facteurs de risque les plus saillants de dépression chez les hommes et les femmes d’âge moyen et plus âgés. Les difficultés dans les activités instrumentales de la vie quotidienne (chez les hommes) et l’augmentation de la charge familiale (chez les femmes) semblent influencer différemment le risque de dépression selon le sexe.

Le financement

Cette étude a été financée en interne par la Colorado State University grâce à des fonds de démarrage de recherche fournis à Stephen Aichele, Ph.D.